MEDB-39. Oncogenic mechanisms underlying GLI2-amplified medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medulloblastoma (MB) is the most common malignant brain tumor in children. There are several subtypes of MB, and among them, the subtype of GLI2-amplified SHH-MB associated with P53 mutations has the worst prognosis and a poor survival rate; the 5-year survival rate is <30%. Moreover, the GLI2-amplified MBs are non-responsive to the only targeted treatment option available for SHH-MB, the SMO inhibitors. This leaves an unmet critical treatment gap, and there is an urgent need to identify novel targets to develop effective therapeutics. However, a deeper understanding of the cellular and molecular mechanisms driving GLI2-amplified MB tumorigenesis is currently lacking. With a focused goal to resolve this particular type of MB tumorigenesis, we recently generated an engineered mouse model of GLI2-driven MB. Using this model, we demonstrated that GLI2 is the critical driver of tumorigenesis and identified granule cell progenitors (GCPs) as the cells of origin. Interestingly, we have also found that GLI2 drives only Math1+ embryonic GCPs but not neonatal GCPs to form SHH-MB. Correspondingly, our scRNA-seq analysis revealed that the MAPK pathway is specifically enriched in embryonic but not neonatal Math1+ GCPs. Moreover, the MAPK pathway is activated in mouse and human GLI2-driven MB tumors, and a MEK/ERK inhibitor significantly delayed the growth of GLI2-driven MB in vivo. Based on these exciting results, we hypothesize that GLI2-driven MB originates from a specific cell population of Math1+ GCPs and in a particular spatiotemporal window during cerebellar development, and targeting MAPK/MEK/ERK pathway may represent a novel effective approach to treating GLI2-amplified MB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».